DeepCoder, kod yazma yeteneğini “sentez” adı verilen yeni bir sisteme borçlu. Bu sistemi kullanan yapay zeka, kod yazmak için farklı kod kaynaklarını inceliyor ve kodlar arasından dilediğini seçiyor. Yapay zeka, ona verilen göreve veya karşılaştığı soruna göre elde ettiği kodları birleştiriyor ve ortaya yeni kod dizelerinin çıkmasını sağlıyor. DeepCoder, kodların ne tür işlevlere sahip olduğunu anlayarak hangi kodu kullanmasının yararlı olabileceğinde karar kılıyor.
DeepCoder’ın bu becerisi, yapay zekanın yaratıcılarından birisi olan Marc Brockschmidt’e göre kod yazmayı bilmeyen kişilerin bile diledikleri şekilde kod yazabilmesini mümkün kılabilir. Bunun yanı sıra yapay zeka, kod tarama hızıyla normal bir insandan kat kat hızlı olduğu için kod yazmayı bilen kişiler tarafından da tercih edilebilir.
İlginizi Çekebilir
Microsoft, hayatını kaybedenlerle konuşabildiğiniz bir teknolojinin patentini aldı
DeepCoder’ı kullanışlı kılan özelliklerden birisi de “yapay zeka” olması, yani öğrenebilmesi. Öğrenebilme özelliği, DeepCoder’ın rakiplerine göre çok daha hızlı olmasını sağlıyor. Benzer işlevlere sahip olan yazılımlar ancak dakikalar içerisinde hangi kodların kullanılabileceğini tanımlarken, DeepCoder bir saniyeden daha kısa bir sürede aynı işlevi gerçekleştirebiliyor. Üstelik zaman içerisinde hangi kodların birbiriyle uyumlu olduğunu öğrenebilen yazılım, ne kadar fazla kullanılırsa o kadar hızlanıyor ve gelişiyor.
MIT, 2015 senesinde DeepCoder’e benzer bir yazılım geliştirmişti. Bu yazılım, programların sorunlu kod dizelerini belirliyor ve çalışan programlardan aldığı yeni kodlarla bozuk programı onarabiliyordu. Brockschmidt’e göre bu ve benzer işlevlere sahip olan yazılımların geliştirilmesiyle birçok kişi, parmağını bile oynatmadan dilediği gibi kod yazabilecek.
Programcılar işsiz mi kalacak?
DeepCoder’ın becerileri hakkında konuşan MIT profesörü Armando Solar-Lezama, bu tür yapay zekaların gelişmesiyle kod yazabilme becerisine sahip olan kişilerin sayısının artacağını, fakat programcıların asla işsiz kalmayacağını düşünüyor. Solar-Lezama’nın söylediğine göre DeepCoder, farklı programların kodlarını kullanması nedeniyle şimdilik yeni kodlar üretme, yani yeni programlar yaratma becerisinden yoksun. Proseför, yeni programlar yaratma gibi daha karmaşık ve zorlu görevlerde programcılardan vazgeçilmeyeceğini düşünüyor.
DeepCoder ne zaman kullanıma sunulacak?
Microsoft, yapay zekanın son derece başarılı olmasına rağmen yalnızca birkaç kod dizesi oluşturabildiğini ve düzenleyebildiğini açıkladı. Yeni geliştirildiğinden ötürü karmaşık ve uzun kod dizeleri oluşturabilme becerisine sahip olmayan yazılım, umuyoruz ki en kısa sürede geliştirilecek ve bunları yapabilecek seviyeye ulaşacak.
https://www.newscientist.com/article/mg23331144-500-ai-learns-to-write-its-own-code-by-stealing-from-other-programs/?utm_campaign=RSS%7CNSNS&utm_source=NSNS&utm_medium=RSS&utm_content=news&campaign_id=RSS%7CNSNS-news Bu haberi, mobil uygulamamızı kullanarak indirip,
istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz:
gerçi olayı tasarım gibi düşünursek wix falan var kendi websitenizi tasarlayın falan ama bi webmasterin yaptığını karşılayamıyor.
Ya da A noktasinda B noktasina giden arabalari inceleyen bir robot, arabalarin gittigi guzergahta yol oldugunu ogreniyor. 2 sene sonra arabalar aniden farkli bir guzergahtan gitmeye baslarsa "buraya yeni yol yaptilar herhalde" diye ogreniyor. Ama bir kac tane araba yol olmayan yerden giderek sistemi kandirmasin diye bu davranisin tekrar etmesini bekliyor.
Bu sekilde mantik aslinda. Bunlar hep "train" edilerek ogretme ornekleri. Genel olarak seni izleyerek kendini surekli duzeltiyor. google translate senden bir sey ogreniyor, kendini iyilestiriyor. Captcha fotograflarindan bir seyler ogreniyor, vs.
Kodları çıktılarıyla birlikte verirseniz çıktılarla girdiler arasındaki kompleks bağı çözüp (train) sonradan sistemi ters çevirince çıktıdan girdiyi (yani kodu) sentezleyebilir hale geliyor. Tabiki çıplak biçimde koddan ziyade akışı modelleyip ona göre düşünmesini sağlamışlar. Öyle ya, eninde sonunda 0-1 arası floating point sayılardan anlıyor sadece bilgisayar (bit hesabından değil machine learning olayından bahsediyorum).
General Adversarial Network olayına bir bakın derim. LSTM'ler de böyle işleri halledebiliyor.
1 Kişi Okuyor (0 Üye, 1 Misafir) 1 Masaüstü
GENEL İSTATİSTİKLER
9693 kez okundu.
15 kişi, toplam 15 yorum yazdı.
HABERİN ETİKETLERİ
yapay zeka, kodlama ve